坡度统计分布随地形复杂程度的变化

发布时间：2017-04-03 21:19

  本文关键词：坡度统计分布随地形复杂程度的变化，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：坡度是重要的地表形态指标之一,也是影响水土流失的关键地形因子。以往对坡度分布的研究都是基于较粗分级的坡度统计直方图表示坡度分布特征,不能精确量化描述坡度的统计分布及其与地形类型和DEM分辨率的关系。本文在全国范围内选取15个实验样区,利用坡度统计分布模型和常用的坡度提取算法对坡度分布随地形复杂程度的变化进行研究,并分析了坡度模型的关键参数随地形类型和DEM分辨率的变化特征。本文的主要研究结果如下：(1)坡度统计分布模型可用于表达不同地形类型区和不同分辨率的坡度分布状况,且模型的模拟直方图和实际数据直方图的相似度指数均大于0.8,模型对坡度分布的模拟效果整体很好。(2)随着地形复杂程度由复杂到简单,DEM分辨率由高到低,坡度模型驱动参数σg值不断减小,坡度频率曲线峰值区变窄,且向低坡度范围移动。其中横断山样区的坡度主要集中在极陡坡度段；黄土丘陵沟壑区与四川紫色土丘陵区相似,坡度主要分布偏向较陡坡度范围,频率曲线的峰值区整体较宽；东北漫岗丘陵区的坡度分布偏向低坡度范围,频率曲线的峰值区较窄。随着分辨率降低,地形比较复杂的天水样区坡度频率曲线变化较大,而地形比较简单的拜泉样区坡度频率曲线变化较小。(3)坡度统计分布模型的模拟效果取决于样区的地形类型和样区数据的精度。模型对中等坡度样区的坡度分布状况模拟效果较好,如绥德、天水、孤山川、会宁等样区；对坡度特别平缓和特别陡的样区模拟效果欠佳,如地形结构简单的拜泉和地形结构复杂的横断山。拜泉样区和天水样区分析表明,模型对各种分辨率坡度的模拟效果均很理想,但是随着分辨率降低,坡度模型与实际数据的直方图相似度指数有轻微降低。
【关键词】：坡度 坡度统计分布模型 地形复杂程度 坡度尺度效应
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P208
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究进展10-12
• 1.2.1 坡度获取与制图10
• 1.2.2 坡度分布与地形类型和分辨率的关系10-11
• 1.2.3 坡度统计分布11-12
• 1.2.4 存在的问题12
• 1.3 研究目标与内容12-13
• 1.3.1 研究目标12-13
• 1.3.2 研究内容13
• 1.3.3 研究特点13
• 1.4 论文结构13-15
• 第二章 研究基础与方法15-23
• 2.1 研究区概况15-17
• 2.1.1 样区布设15-16
• 2.1.2 样区介绍16-17
• 2.2 基础数据及数据预处理17-19
• 2.2.1 基础数据说明17-18
• 2.2.2 数据预处理18-19
• 2.3 研究方法19-21
• 2.3.1 不同分辨率DEM生成19-20
• 2.3.2 坡度数据特征分析20-21
• 2.4 数据处理软件说明21-22
• 2.5 技术路线22-23
• 第三章 坡度统计分布模型及计算23-31
• 3.1 坡度统计分布模型23-24
• 3.1.1 坡度的计算方法23-24
• 3.1.2 坡度统计分布模型24
• 3.2 坡度统计分布模型的计算24-26
• 3.2.1 模型参数计算24-26
• 3.2.2 坡度频率和累积计算26
• 3.3 部分样区的重新确定26-30
• 3.3.1 各样区初步计算26-28
• 3.3.2 样区重新确定28-30
• 3.4 本章小结30-31
• 第四章 多种地形类型的坡度分布特征31-43
• 4.1 不同地形类型的地形指标变化31-34
• 4.1.1 高程变化特征31-33
• 4.1.2 坡度变化特征33-34
• 4.2 高程梯度随地形类型变化34-37
• 4.3 坡度频率随地形类型变化分析37-41
• 4.4 本章小结41-43
• 第五章 多种分辨率的坡度分布特征43-63
• 5.1 高程变化特征43-47
• 5.2 高程梯度和坡度变化特征47-58
• 5.2.1 高程梯度变化特征47-53
• 5.2.2 坡度变化特征53-58
• 5.3 坡度频率随分辨率变化分析58-61
• 5.4 本章小结61-63
• 第六章 结论与讨论63-65
• 6.1 结论63
• 6.2 讨论63-65
• 参考文献65-72
• 攻读硕士学位期间取得的成果72-73
• 致谢7

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本文编号：284999